A Capital One pénzügyi szolgáltatásokat és fintechmegoldásokat kínáló vállalat, amely hitelkártyákkal, autóhitelekkel, banki szolgáltatásokkal és megtakarítási termékekkel foglalkozik. Munkája a pénzügyi szakértelmet technológiával és digitális eszközökkel ötvözi annak érdekében, hogy javítsa ügyfelei pénzkezelését. A vállalat karrierlehetőségeinek középpontjában ügyfélközpontú megoldások fejlesztése áll egy sokszínű és befogadó munkaerő keretében.
Capital One gépi tanulási mérnök – irodai munkavégzés
Éles környezetben működő gépi tanulási rendszereket fejleszthet és üzemeltethet a Capital One-nál. Modelleken, felhőinfrastruktúrán, adatfolyamatokon és felelős MI-alkalmazásokon dolgozhat.
Leírás
- Gyakorlati üzleti igényeket kielégítő gépi tanulási modellek és komponensek fejlesztése és szállítása
- Együttműködés a termék- és adattudományi csapatokkal a teljes fejlesztési folyamat során
- A gépi tanulási infrastruktúrával kapcsolatos döntések irányítása modellezési módszerek, adat- és jellemzőkiválasztás, tanítás, hangolás, dimenzionalitás, bias-variancia elemzés és validáció alkalmazásával
- Alkalmazáskód fejlesztése és tesztelése, gépi tanulási modellek validálása, valamint a tesztelési és telepítési munkafolyamatok automatizálása
- Együttműködés több szakterületet felölelő agilis csapatokkal nagy adathalmazokat kezelő és gépi tanulási alkalmazások fejlesztésében és javításában
- Az éles környezetben futó modellek újratanítása, karbantartása és monitorozása
- Felhőarchitektúrák, platformok és technológiák használata vagy létrehozása hatékony gépi tanulási modellek nagy léptékű szállításához
- A gépi tanulási modelleket ellátó optimalizált adatfolyamatok kiépítése
- Folyamatos integrációs és szállítási gyakorlatok bevezetése automatizált teszteléssel és monitorozással
- A sebezhetőségeket korlátozó, valamint a modellirányítást és a felelős, magyarázható mesterséges intelligenciát támogató kód karbantartása
- Programozás olyan nyelveken, mint a Python, a Scala vagy a Java
Követelmények
- Legalább alapképzésben szerzett diploma vagy magasabb fokozat számítástechnika, gépi tanulás vagy kapcsolódó kvantitatív tudományterületen
- Legalább négy év programozási tapasztalat Pythonnal, Javával, Golanggal vagy C++-szal
- Legalább négy év gépi tanulási tapasztalat PyTorch vagy TensorFlow, valamint olyan könyvtárak használatával, mint a Pandas, a NumPy és a Scikit-learn
- Legalább négy év tapasztalat nagyméretű elosztott rendszerek, köztük a Spark vagy a Ray használatában és üzemeltetésében MI- vagy gépi tanulási adatok előkészítéséhez
- Legalább két év tapasztalat gépi tanulási megoldások éles környezetben történő telepítésében és üzemeltetésében, valamint éles felhőszolgáltatások használatában AWS, GCP vagy Azure környezetben
- Legalább két év tapasztalat Kubernetes használatában nagyméretű, konténerizált gépi tanulási szoftverrendszerek kezeléséhez
- Új munkaviszonyhoz munkavállalási engedélyhez kapcsolódó szponzoráció és bevándorlással kapcsolatos támogatás nem áll rendelkezésre
- Előny: számítástechnikai, villamosmérnöki, matematikai vagy kapcsolódó területen szerzett mester- vagy doktori fokozat
- Előny: legalább három év tapasztalat gépi tanulási algoritmusok, konfigurációk és infrastruktúra optimalizálásában
- Előny: legalább három év tapasztalat olyan szoftverfejlesztési gyakorlatok alkalmazásában, mint a forráskód-kezelés, a tesztelés, a kódellenőrzés és a CI/CD
- Előny: legalább három év tapasztalat megbízható szoftverek fejlesztésében gyártás előtti teszteléssel, fejlett telepítési módszerekkel, monitorozással, riasztásokkal és incidenskezelési tervezéssel
- Előny: legalább három év tapasztalat gépi tanulási technikákkal, modelltípusokkal, architektúrákkal, tanítási koncepciókkal és értékelési módszerekkel való munkában
- Előny: legalább három év tapasztalat éles használatra kész adatfolyamatok tervezésében, megvalósításában és skálázásában gépi tanulási modellek tanításához és értékeléséhez
- Előny: legalább egy év tapasztalat gépi tanulási megoldások technikai vezetőjeként
- Előny: gépi tanulási technikát, modellt vagy koncepcióbizonyítást bemutató tanulmány szerzője vagy társszerzője
Juttatások
- A teljesítményalapú ösztönző juttatás készpénzbónuszt és/vagy hosszú távú ösztönzőket foglalhat magában
- Átfogó, versenyképes és befogadó egészségügyi, pénzügyi és egyéb juttatások, amelyeket az általános jóllét támogatására alakítottak ki
- Az esélyegyenlőség és a diszkriminációmentesség mellett elkötelezett munkáltató
- Azoknak a pályázóknak, akiknek szükségük van rá, észszerű alkalmazkodást biztosítanak